Accuracy: 0.9239766081871345
Confusion Matrice : ConfusionMatrix{2}([106 3; 10 52])
Recall : 0.8387096774193549
F1 score : 0.8888888888888888
(0.9239766081871345, ConfusionMatrix{2}([106 3; 10 52]), 0.8387096774193549, 0.8888888888888888)
Voici le plan :
1. Début du projet
2. Medals Prediction
3. Breast Cancer
4. Shiny
5. CART 6. Snake Game
7. Snake Game Dispatching
8. Création des Packages 9. Conclusion
Sujet: Gymnastique et Machine Learning
Est-il possible de prédire les médailles au prochain JO ?
Étape du Projet:
- Choix de l'algorithme : Random Forest
- Nettoyage BDD
- Création des fonctions
- Affichage des résultats
- Problèmes
Création d’un algorithme de ML, qui prédit si le cancer sera Malin ou Bénin. Voici une matrice de corrélation obtenue et les différentes métriques.
Accuracy: 0.9239766081871345
Confusion Matrice : ConfusionMatrix{2}([106 3; 10 52])
Recall : 0.8387096774193549
F1 score : 0.8888888888888888
(0.9239766081871345, ConfusionMatrix{2}([106 3; 10 52]), 0.8387096774193549, 0.8888888888888888)
Voici quelques graphiques que l’on a affiché dans le shiny:
Merci pour votre attention ! 😊
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